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AI生成视频常被诟病为“精美PPT”，根源在于其情感表达和真实感严重缺失。人类演员的微表情、语气变化所传递的复杂情感，AI难以精准复现，导致角色动作僵硬、表情空洞，被观众讽刺为“演员不会塌房，但面瘫”。即使技术先进的Sora动力短片，其创作者也承认AI作品在情感共鸣上远逊于真人拍摄。
更深层的是逻辑断裂与创意同质化问题。AI依赖概率拼接内容，常出现常识矛盾或情节漏洞。例如某AI短剧中，角色在末日废墟中衣着光鲜如时装秀，世界观严重失洽。更棘手的是，当创作者输入“职场逆袭”主题，不同工具生成的脚本结构高度雷同，导致平台充斥着套路化内容，用户产生严重审美疲劳。
当前AI视频技术面临的核心挑战是主体一致性失控。同一个角色在不同镜头中五官移位、服装变色，场景物体凭空消失或变形。。
多模态协同障碍进一步加剧体验割裂。语音与口型错位是最常见问题，某AI科普视频中青蛙张嘴发出男中音，引发弹幕集体吐槽。镜头语言能力薄弱更暴露AI缺乏导演思维——不会运用推拉摇移营造氛围，只能拼接静态画面，被观众讥为“动态PPT”。
版权归属模糊是悬在创作者头顶的利剑。当AI模型在训练中“学习”了受版权保护的影视片段，其生成内容可能面临侵权诉讼。已有案例显示，某平台AI视频因背景音乐自动匹配版权歌曲，导致创作者收益被全额追缴。欧盟《AIGC版权法案》更要求对AI内容全流程溯源，大幅增加合规成本。
。自媒体利用AI生成“老年人火车票打折”等虚假政策信息，引发社会混乱。据统计，42.2%的用户遭遇过AI生成内容不准确或虚构问题，当技术被滥用，后果不堪设想。
表面高效的AI工具链，实则制造了创意管理迷宫。某MCN机构调研显示，73%的团队遭遇创意碎片化——200个AI生成脚本仅有3个进入制作，落地率不足15%。团队成员在微信、本地文件夹、协作平台间反复切换检索，耗时占比超30%。
质量监控成本激增更吞噬效率红利。人工审核耗时占比从12%飙升至35%，团队需交叉核验AI输出的每个事实点。
